Least-error projection sorting to optimize retrospectively gated cardiac micro-CT of free-breathing mice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and characterize a technique for optimizing image quality by eliminating streaking artifacts in retrospectively gated microcomputed tomography (micro-CT) images of mice caused by insufficient and irregular angular sampling. METHODS: A least-error sorting technique was developed to minimize streak artifacts in retrospectively gated cardiac micro-CT images. To ensure complete filling of projection space, for each angular position, the projection acquired closest to the desired cardiac phase is used to reconstruct a volumetric image. An acrylic slanted-edge phantom undergoing cyclic motion was used to characterize the system's resolution. The phantom was scanned using a volumetric micro-CT scanner equipped with a flat-panel detector mounted on a slip-ring gantry. Projection images of the moving phantom were collected over a period of 60 s using a variety of acquisition protocols with the rotation period of the gantry ranging from 1 to 5 s. The modulation transfer function (MTF) of the reconstructed images was measured for many combinations of acquisition and reconstruction parameters. The use of the least-error technique was also demonstrated in vivo. RESULTS: The motion blurring introduced into the images at physiologically significant velocities of 6 cm∕s agreed well with predicted values; limiting resolution (frequency at 10% MTF) degraded from 2.5 to 1.0 mm(-1) for a velocity of 6 cm∕s and 5 s∕rotation gantry speed. Faster gantry rotation speeds led to improved temporal resolution but the scanner's data storage and transfer rates and field of view limitations made scanning at gantry speeds faster than 2 s∕rotation impractical. CONCLUSIONS: The least-error technique effectively eliminates streaking artifact caused by missing views and allows for optimization of image quality in retrospectively gated micro-CT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».